一种抑制背景干扰的粒子滤波人脸跟踪算法

首先从理论上推导出基于MMSE状态估计在背景干扰下的偏差,然后通过实验说明基于MAP状态估计存在的问题,在此基础上提出一种新的跟踪目标状态参数估计方法.即在视频目标跟踪过程中,按照粒子权值大小的准则,筛选适当数量具有较大权值的粒子进行目标状态估计.由于该算法利用了参考目标与候选目标相似度大的特性,所以可以有效地剔除背景以及伪目标的影响.实验结果表明,该算法具有很好的鲁棒性,并且提高了在背景干扰下目标跟踪的精度.     

基于观测似然重要性采样的粒子滤波算法

针对粒子滤波中如何来设计重要性采样函数进行动态粒子传播这个重要问题,提出了一种新的基于观测似然重要性采样的粒子滤波算法,该算法打破了常规粒子滤波先按某一重要性采样函数进行采样,再用观测似然进行粒子权重更新的思路,而是直接根据观测似然进行采样,然后再用先验转移概率进行粒子权重更新.由于算法在采样的过程中用到了观测似然函数,这样保证大多数粒子点都分布在高观测似然区域,极大提高了粒子的利用效率,实验证明基于观测似然重要性采样粒子滤波的性能明显优于当今流行的标准粒子滤波,扩展 Kalman粒子滤波以及unscented粒子滤波.     

基于均值移动和椭圆拟合的人脸跟踪算法

为了解决均值移动跟踪算法对目标的尺度变化自适应能力差的缺点,针对人脸跟踪具体问题,提出了一种基于均值移动和椭圆拟合的人脸跟踪算法.根据当选择较大核窗进行均值移动跟踪时一般可以准确定位目标的事实,以及人脸形状椭圆近似性的特征,利用一个较大核窗的均值移动跟踪器对人脸目标进行粗略定位,在此基础上再用一种高效鲁棒的直接最小二乘椭圆拟合方法来自动调整人脸尺度的大小.实验表明,该改进算法能有效地解决均值移动人脸跟踪中的目标尺度自适应调整问题,其跟踪效果明显优于原均值移动目标跟踪算法.